随着测控领域不断提高的测试要求,传统的测控仪表越来越不能满足时代的需求,尤其是在某些工业(如石油化工)场合,某些变量与生产密切相关,但是由于技术水平、工作环境、测量成本等原因,传统的测控仪表尚不能在线测量这些变量,这无疑会影响到生产的效率和产品的质量。为解决这类变量的估计和控制问题,虚拟仪表以其独特的优势为人们所关注。微机化、自动化、柔性化的虚拟仪表已成为当今测控仪器系统的发展方向。本文主要研究虚拟仪表的建模方法及步骤,文章由下面两个部分内容组成。文章的第一部分对虚拟仪表的设计给予总体的分析和评价。首先给出了本课题的研究背景和虚拟仪表研发的目的与意义,简要的叙述了虚拟仪表的发展历程;然后介绍了虚拟仪表的概念、特点和基本构成,总结了构建虚拟仪表的充分必要条件,并且从如何建模的角度,给出了设计虚拟仪表的详细步骤;最后,分析了虚拟仪表的发展方向和应用前景。本文的重点在第二部分,主要研究了虚拟仪表的建模方法。首先介绍了虚拟仪表建模中常用的方法,其中,着重介绍了统计回归分析方法和BP(Back Propagation)神经网络方法,分析各自的优、缺点,提出了相应的改进方案;然后在测量聚合物黏度的背景下,对虚拟仪表的建模及设计进行进一步的研究:即基于对样本数据的分析,初步设计了多元线形回归方法、多元逐步回归方法、改进的多项式回归方法和BP神经网络方法四种建模方案,由于在三种统计回归方法中,多项式回归方法拟合、预测的效果均为最好,所以,将这种方案作为统计回归分析方法的最终方案。最后,在VC++环境下,应用多项式回归方法和神经网络方法建立测量黏度的虚拟仪表,比较分析二者的拟合与预测效果,得出最终结论,并对下一阶段的研发工作提出建议。